要使用动态projectId值创建BigQuery查询作业，您可以使用Google Cloud Python客户端库。下面是一个示例代码：

from google.cloud import bigquery

def run_query_with_dynamic_project_id(project_id, query):
    # 创建BigQuery客户端
    client = bigquery.Client(project=project_id)

    # 创建查询作业
    job_config = bigquery.QueryJobConfig()
    job_config.use_legacy_sql = False

    # 提交查询作业
    query_job = client.query(query, job_config=job_config)

    # 等待查询作业完成
    query_job.result()

    # 获取查询结果
    results = query_job.to_dataframe()

    return results

# 定义动态projectId值
dynamic_project_id = "your-project-id"

# 定义查询语句
query = """
SELECT *
FROM `your-dataset.your-table`
"""

# 运行查询作业
query_results = run_query_with_dynamic_project_id(dynamic_project_id, query)

# 打印查询结果
print(query_results)

在上面的代码中，我们首先导入了bigquery模块。然后，我们定义了一个run_query_with_dynamic_project_id函数，该函数接受动态的project_id和查询语句作为参数。

在函数中，我们创建了一个BigQuery客户端，并设置了使用非传统SQL语法。然后，我们提交查询作业，并等待作业完成。最后，我们将查询结果转换为DataFrame，并返回结果。

在主程序中，我们定义了动态的project_id和查询语句，并调用run_query_with_dynamic_project_id函数来运行查询作业，并打印结果。

请确保您已经安装了google-cloud-bigquery库，并且已经使用正确的凭据对您的项目进行了身份验证。